SQL慢查询在Greenplum/Deepgreen中的定位方法

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摘要： SQL慢查询在Greenplum/Deepgreen中的定位方法 在生产过程中，有的SQL查询往往会变得越来越慢，这时候，我们该怎么办呢？首当其冲的，我们可以通过查询计划来定位问题，今天就来谈谈如何在查询计划中定位这些慢查询产生的原因。

在生产过程中，有的SQL查询往往会变得越来越慢，这时候，我们该怎么办呢？首当其冲的，我们可以通过查询计划来定位问题，今天就来谈谈如何在查询计划中定位这些慢查询产生的原因。

1.查询计划中是否有操作耗时特别的长？
当我们分析查询计划时，是否有一个异常操作消耗了大部分的查询时间？比如，在执行索引扫描时，时间比预期的要长很多，这时候我们基本可以判断此索引可能已经超期了，需要重建。

2.查询计划预估的时间和真实的时间接近吗？
我们通过运行 EXPLAIN ANALYZE ，查看执行计划预估的返回行数与实际返回的行数是否接近，如果出入很大，说明统计信息是有问题的，我们需要对相关表/列收集更多的统计信息。

3.选择语句中的限定条件是否生效更早？
在执行计划中，选择性限定条件应该更早的应用，目的是让更少的数据返回到上层操作中。如果查询在选择性限定条件应用后表现并不好，返回的消耗依然很大，我们可以收集相关列的统计信息再看看是否会提高性能；另外，还可以通过调整SQL语句中不合理的 WHERE 条件来提高性能。

4.查询计划是否选择了最佳的JOIN顺序？
当我们的查询里面有很多连接操作（JOIN）时，要确保执行计划选择了一个最优连接顺序。拥有大量返回数据的连接应该尽早完成，以保证我们为上层操作返回更少的行。如果执行计划没有选择最佳的连接顺序，我们可以设置参数 join_collapse_limit=1 ，然后在SQL语句中使用明确的JOIN语法强迫执行计划按照特定的执行顺序执行。另外，我们可以收集相关列的统计信息再看看是否会提高性能。

5.查询计划是否有选择性的扫描分区表？
如果我们使用查询中涉及到了分区表数据查询，那么查询计划是否直接定位到扫描满足条件的分区，而不是扫描整张表。

6.查询计划是否适当的选择Hash Aggregate和Hash Join操作？
Hash操作比其他类型的聚合或者连接操作要快很多，行数据的比较和分类操作是在内存中进行，而不是通过读写磁盘完成。为了能够使用Hash操作，我们必须保证有足够的 work memory 可以容纳查询计划返回的行数据，所以我们可以通过尝试增加work memory来提高查询性能。通过运行EXPLAIN ANALYZE命令，这样可以看出哪些计划会有数据使用到磁盘，需要多少额外的work memory等，为work memory的调整提供参考。例如：

Work_mem used: 23430K bytes avg, 23430K bytes max (seg0).
Work_mem wanted: 33649K bytes avg, 33649K bytes max (seg0) to lessen workfile I/O
affecting 2 workers.
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